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DE L'EMERGENCE AU HIT


Qu'est-ce qu'Amadeus ?

Nous sommes data analyst dans une jeune maison de disque, l’objectif du projet est de découvrir le segments du marché le plus profitable et d’y detecter les artistes émergents sur lesquels investir. Pour atteindre cet objectif, nous souhaitons développer un outil de machine learning qui permettrait de prédire la popularité d’une chanson.



Par où commencer ?

Choisir la bonne plateforme - Trouver les données nécessaires à notre analyse




Spotify

205

millions d'abonnés

489

millions d'utilisateurs actifs dans le monde

10,9

milliards de dollars de chiffres d'affaires

183

pays et territoires




Deezer

9,3

millions d'abonnés

250

millions d'utilisateurs actifs dans le monde

317,2

milliards de dollars de chiffres d'affaires

3

pays et territoires






Etudes des genres les plus populaires

Nous positionner sur le marché pertinent

Evolution des genres musicaux de 1999 à 2019 :

  • Recrudesence de la Pop et de la Hip Hop

  • Responsive image


    Etudes des genres musicaux en entonnoir :

  • Dominance de la Pop et de la Rap. Un style entre les deux se démarque la Pop Rap

  • Recherche des genres les plus populaires par stream

  • Dominance de la Pop et de la Rap. Un style entre les deux se démarque la Pop Rap



  • Recherche des genres les plus populaires par followers

  • Dominance de la Pop et de la Rap. Un style entre les deux se démarque la Pop Rap


  • Miser sur le bon artiste

    Déterminer l'artiste émergent en Pop Rap.

    Qu'est-ce qu'un artiste émergent ?

  • Etre un artiste avec moins de 10 000 followers
  • Avoir une présence importance dans la milieu de la musique, traduit par le score de popularité Spotify

  • Notre métrique : le ratio de Popularity par le nombre de followers

  • Plus le ratio est bas (proche de zéro), plus le nombre de followers est à même d'expliquer le score de Popularity
  • Plus le ratio est haut (éloigné de zéro), plus la marge de progression sur la plateforme est forte

  • Responsive image



    Caractéristiques d'une track sur Spotify

  • Spotify détermine différentes caractéristiques pour une chanson, ce qui lui permet de faire des recommandations à ses utilisateurs.

  • Danceability

    Acousticness

    Energy

    Instrumentalness

    Liveness

    Loudness

    Speechiness

    Tempo

    Valence

    Key

    Mode

    Time Signature





    Analyse et prédiction

    (Is it still Kind of Magic ?)

    Analyser les features Spotify pour optimiser sa popularité.

    Evolution des features dans le temps (1920 à 2020)

  • Demande croissante pour des musiques énergiques et dansantes.
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    Peut-on prédire le Hit ou le Flop dans le Pop Rap en fonction de ces features ?

  • Ces données ne sont pas suffisantes en soit.
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    Ces données sont-elles pourtant dénuées de pertinence et à rejeter ?

  • Ces données nous donne une idées des standards musicaux attendus.
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    Ces données sont-elles pourtant dénuées de pertinence et à rejeter ?

  • Ces données nous donne une idées des standards musicaux attendus.
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    Conclusion

    Analyser les features Spotify pour optimiser sa popularité.

    Ces données sont-elles pourtant dénuées de pertinence et à rejeter ?

  • Notre méthodologie 'data driven' nous a permis de prendre d'une décision sur un artiste émergent
  • Notre modèle a été moins performant que prévu par manque de données
  • Nous avons besoin d'élements extrinsèques à nos données:
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    Ouverture

    Analyser les features Spotify pour optimiser sa popularité.

  • Le clustering des genres en fonction de leurs caractéristiques.
  • La perception du public par une analyse des sentiments sur les réseaux sociaux de nos artistes.